东北老工业基地智能化转型发展研究

程 娜

一、引言

自进入21世纪以来，智能经济正在逐步演变为经济增长和发展的基本驱动力，推动着整个世界经济社会的数字化转型，成为继农业经济、工业经济之后的全新经济发展形态。智能经济，即以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术为战略资源和关键生产要素，以大数据、云计算和现代信息网络作为基础设施、以人工智能技术产业为先导、以人工智能技术与传统产业有机融合为重心的，智能化、数字化、网络化的经济运行系统〔1〕，它构建了一种持续的可更新的经济发展框架，使资源被优先投入于科学与工程的基础设施建设和研究，是人力资本的建设和使用过程。在这一过程中，知识、技能和人类的创造力以及劳动者的能力和效率将思想转化为有价值的工艺流程、产品和服务。因此，智能经济是企业经营活动、知识资本积累、教育、创新、知识产权保护和竞争力提升等因素不断作用和发展的结果。关于人工智能引发的是奇点式增长还是一个新的技术长波的讨论已经持续了很久而无定论。〔2〕未来学家大多倾向于数据主义，认为 “人类历史是数据处理的过程”，“人工智能和生物科技可能即将彻底变革人类社会和经济，甚至是人类的身体和心智”〔3〕。但不可否认的是，人工智能技术的发展可以提高生产力水平，使人们获得更多更加丰富的生活体验，将人们从简单的体力劳动乃至常规的脑力劳动中解放出来，促进人类自身与社会得到更为充分的发展，并将不断改变生产、分配、交换、消费等经济活动环节。人工智能对经济增长 〔4〕、收入分配 〔5〕、老龄化问题 〔6〕等诸多方面的影响逐渐引起学者们的关注，其中针对智能经济时代生产方式的研究尤其值得探讨。人工智能作为一种 “通用目的技术”（General Purpose Technology，简称 GPT）〔7〕可以被应用到各个领域，即 “人工智能技术+各行各业”，包括智能制造、智慧金融、智慧农业、智能交通、智能物流、智慧城市、智能消费、智能医疗和智能教育等。除了对人工的替代效应逐步凸显外，其更为便捷的生产方式和更高的生产效率必将引起各个行业的转型升级，进而助力实体经济，逆转发展颓势。这对于亟须寻找新动能以实现结构转型升级的东北老工业基地来说，无疑是最好的机遇。因此，非常有必要深入研究如何才能实现东北老工业基地的智能化转型，深入挖掘其转型的动力机制，以促进东北老工业基地的振兴发展。

二、东北老工业基地智能化转型发展的必要性分析

大数据、人工智能和互联网或物联网等的发展，正在改变着政府思维模式及其选择行为。2013年以来，世界主权国家纷纷把发展新一代人工智能作为提升国家竞争力的重大战略。美国于2016年10月发布 《国家人工智能研发战略计划》，加快发展智能经济。〔8〕2017年7月8日，国务院发布的 《新一代人工智能发展规划》提出，以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，发展智能经济，建设智能社会。2019年政府工作报告正式提出关于数字经济赋能传统产业的 “智能+”概念。2019年3月19日，习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第七次会议并发表重要讲话，会议审议通过了 《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，提出要构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的“智能经济形态”。2019年11月1日中共十九届四中全会，首次强调数据可作为生产要素按贡献参与分配。2020年政府工作报告再次提出，“发展工业互联网，推进智能制造”，“要继续出台支持政策，全面推进 ‘互联网+’，打造数字经济新优势”。这为下一步加快发展我国数字经济和智能经济提供了重要指导。在即将到来的 “人工世界”轴心时代，人工智能技术必将赋能经济发展，智能经济也必将成为振兴东北老工业基地发展的新动能。而能否真正把握智能经济发展的重大历史机遇，有效应对智能经济发展带来的严峻挑战，引领智能经济发展的历史潮流，将成为决定国家及东北地区经济发展的重要因素。

（一）东北老工业基地传统重化工业模式存在弊端，亟须向智能化转型发展

东北老工业基地的工业企业按照其生产模式来划分，大体上可以概括为资源型、原料型、装备制造型和混合型。东北老工业基地拥有较为丰富的矿产资源，也存在大量的资源型城市和矿产资源加工国有企业，“一城一业”的现象在东北并不罕见。因此东北地区的第二产业，尤其是重化工业，在整个东北地区国民经济中所占比重相对较高，煤炭、石化、钢铁、装备制造等重化工业在东北地区较为常见。但由于东北重化工业的主要产品大量集中于初级产品和原材料，随着经济体制的改革，这类产品的市场饱和度越来越高，竞争越来越激烈，附加值和利润水平也就越低，企业渐渐落入产业链的中下游。加之东北重化工业技术更新缓慢，产品对市场需求的满足程度又低，规模巨大的僵尸企业还吸纳了大量的就业人口，投资所形成的沉淀成本和退出成本变得极为高昂，导致这些产业出现退出难的问题。这类产业不仅能耗高、环境污染严重，其产品的市场价值也难以弥补所耗费的资源能源损失。时至今日，东北老工业基地的产业结构和资源要素禀赋仍然存在对粗放型发展方式的严重依赖，而诸如战略性新兴产业、先进制造业等产业发展相对缓慢，新型经济体的数量虽在增长中，但是尚不能成为主要的增长动力。技术市场交易额是扣除设备、仪器、原材料和零部件等非技术费用后的实际技术交易额，体现了科技成果的产业转化情况。如图1所示，东北三省技术市场交易额占全国比重总体上呈先下降后上升的变化趋势。

图1 东北三省技术市场交易额占全国比重[1]数据根据2012—2019年《中国统计年鉴》相关数据整理而得。详见国家统计局：《中国统计年鉴》，http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/，2020年5月20日。

此外，开放程度低、外部需求的拉动力始终处于较低的水平也是传统重化工业模式的短板之一。〔9〕传统老工业基地主要面向国内市场，对国际市场依赖性较低，也导致了老工业基地开拓国际市场的能力和意愿不足。当国内需求下降时，对外贸易数额增长缓慢导致老工业基地转型升级的拉动力持续减弱。〔10〕以沈阳老工业基地为例，由于成本上升，传统优势减弱，与国内上海、广州、杭州等城市相比，行业总体经济效益普遍欠佳。2017年沈阳工业成本费用利润率仅为6.1%，而同年上海、广州、杭州的工业成本费用利润率分别为9.4%、8.2%和7.8%。[2]分别根据《沈阳统计年鉴2018》《上海统计年鉴2018》《广州统计年鉴2018》《杭州统计年鉴2018》相关数据整理而得。在这种情况下，2007—2013年国家的振兴东北计划，虽然在一定程度上刺激了房地产基础设施建设，缓解了东北地区需求下降的问题，但并没有解决老工业基地产品本身存在的问题，反而在一定程度上加剧了老工业基地转型升级的内在矛盾。因此，东北地区旧产业增长动力不足，而新产业增长动力又不能起主导作用是致使资源利用方式落后，低端产品供给过剩，产品质量、科技含量和附加值低，无法适应消费升级的要求的根本原因。

（二）智能化转型发展已成为国内各区域的发展共识，区域间数字经济差距在加速扩大

随着科技革命和产业革命的推进，当今世界正处于智能经济与工业经济交汇更迭的过渡时期，新的产业和经济格局尚未定型，世界各国以及我国各大经济区均面临着重大的战略机遇期。据IDC（国际数据公司）预测：“到2021年，全球至少50%的GDP将以数字化的方式实现，数字技术将全面渗透各个行业，并实现跨界融合和倍增创新。”[3]数据源于 IDC发布的 《2018中国企业数字化发展报告》，2020年4月8日，https://sq.163yun.com/blog/article/180499581314621440，2020年5月20日。在全球各国向以人工智能技术为核心的智能经济模式转型的同时，我国已将产业经济智能化作为国家战略目标。近年来我国各省级单位不断发布新的有关人工智能的政策，截至目前已公布了三批共计290个智慧城市试点[4]数据根据住建部和科技部公布的《关于公布国家智慧城市2014年度试点名单的通知》整理而得，第一批试点城市90个、第二批试点城市103个、第三批试点城市84个和13个扩大范围试点。，基本覆盖全国各个省市自治区。中国信通院发布的统计数据显示，2018年我国各省市数字经济增速在10%—25%之间[5]数据参见中国信通院：《中国数字经济发展与就业白皮书（2019）》，2020年4月17日，http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201904/t20190417_197904.htm，2020年5月20日。，显著高于同期各省市的GDP增速。可见，以智能化为目标、以数字化为手段的新经济必将是未来我国经济发展的重要内容和方向。但值得注意的是，经济的快速发展也在进一步扩大地区之间的数字鸿沟和智力鸿沟。人工智能深度学习功能与网络经济正反馈效用的叠加融合正在产生更强的马太效应，强者恒强、赢者通吃使地区差距正在加速扩大。

图2 我国重点区域2018年数字经济发展情况[1]数据参见中国信通院：《中国数字经济发展与就业白皮书 （2019）》，2020年4月，http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201904/t20190417_197904.htm，2020年5月20日。

目前我国已经形成了以京津冀、长三角、珠三角三大都市圈为核心的人工智能发展区域，东北老工业基地并不在核心圈内。2018年我国五大重点区域中东北老工业基地的数字经济总量及其占比均位列第四位，分别为1.60万亿元和28.2%，仅次于西北地区，与居于第一位的长三角地区、第二位的珠三角地区差距显著 （见图2）。尽管西北地区目前数字经济发展居于全国末端，但其2018年的数字经济增速比人工智能企业占比全国第一的京津冀地区高2.5个百分点，比东北老工业基地高出了5.4个百分点。如果东北老工业基地不及时施行积极有效的改进措施，按照此增速，极有可能垫底全国。《中国新一代人工智能科技产业发展报告2019》中的 “人工智能科技产业区域竞争力评价指数分项排名情况”显示，辽宁省和吉林省在人工智能科技产业的发展排名中均处于第二梯队，黑龙江省排在第三梯队，整个东北地区的人工智能科技产业发展水平明显低于全国平均水平。当长三角和大亚湾地区的民营智能高科技企业迅速崛起的时候，东北老工业基地极有可能还在为做大做强处于技术低端的国有企业而耗费心力。东北老工业基地在智能经济崛起的大背景下，是能够及时把握住机遇迎头赶上，还是错失机会掉入越来越深的数字鸿沟中，完全取决于东北当下的战略选择。因此，如何打破路径依赖，借助智能经济发展新动能，填补越来越大的数字鸿沟和智力鸿沟，这是解决新时代社会主要矛盾的需要，也是智能经济发展的需要，更是振兴东北老工业基地的需要。

（三）智能经济转型能够助力东北老工业基地破解发展桎梏

首先，智能经济能够为东北老工业基地的转型升级带来新的市场需求，降低转型成本。2014年起，人工智能产业的浪潮开始在中国兴起。据中国信通院发布的相关数据显示，中国人工智能规模从2015年到2018年的复合平均增长率为54.6%，2018年市场规模为415.5亿元[2]数据参见中国信通院：《中国数字经济发展与就业白皮书 （2019）》，2020年4月，http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201904/t20190417_197904.htm，2020年5月20日。，中国前瞻产业研究院预测，2020年我国AI市场规模约在700—1000亿元左右。[3]数据参见中国信通院：《中国数字经济发展与就业白皮书 （2019）》，2020年4月，http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201904/t20190417_197904.htm，2020年5月20日。尽管东北在人工智能领域的发展相对落后，但是凭借产业布局、生产技术、制造工业和经验等方面的基础，老工业基地完全可以利用后发优势，通过对基础研究、产业布局以及基础设施进行投资和积累，逐步形成自己的特色优势，在综合利用国内外人工智能研究的基础上，将先进的人工智能技术与本地区工业生产能力相结合，加速老工业基地的升级改造，实现智能经济在东北的长足发展。此外，区块链和大数据不仅能够改造传统产业，而且可以实现共建共享，表现为智能经济通过将闲置的、非标准化的资源映射为标准数字化的互联网信息，可以实现大范围数据和资源的分享和整合。区块链和大数据可以低成本地实现对信息的选择性分享，显著降低新兴产业和服务的成本和进入门槛，有助于降低东北老工业基地的转型成本。

其次，智能经济能够为东北老工业基地的转型升级指明新的方向，提供跨越式发展的新契机。智能经济不仅包括智能制造，而且涵盖智能金融、智能商业、智能服务等不同领域。另外，智能经济的产出具有高知识附加值，更容易实现规模化、集群化、个性化，且不具有排他性。在智能应用层面，智能科技的创新已成为突破的焦点，智能产业链条横向拓展、纵向延伸的格局已显现，智能经济与城市融合发展成为可能。因此，将东北老工业基地传统的、标准化的、同质的初级产品和重化工业产品转化为更加符合用户需求的智能产品，这无疑将是具有完备基础设施的东北老工业基地实现跨越式发展的转型方向。智能经济产业化的应用是东北老工业基地产业结构调整和转型升级的新方向，必然为东北老工业基地实现跨越式发展提供新契机。

再次，技术、人力资本、资源禀赋、营商环境是经济发展的重要约束条件，这几大要素形成的综合竞争优势对于东北老工业基地曾经的辉煌起到了重要的作用，而目前东北老工业基地转型发展的传统动力已经不具备比较优势。由于智能经济本身对技术水平要求比较高，智能化转型有利于鼓励社会成员更积极地从事科学、工程和技术等工作，能够缓解由于技术壁垒、人才外流导致的严重困扰老工业基地发展的技术和人才问题。东北地区工业化生产历史悠久，在长期的生产经营中已经获得了大量的有关产品设计、市场运行、生产过程、生产工艺等方面的数据资料。充分挖掘这些工业大数据资源，一方面可以在域内创造数据资源行业，另一方面也可为老工业基地量身打造适合自身发展的人工智能技术奠定基础。此外，智能经济的发展需要的资源较少，对环境的破坏较低，而且人工智能技术的应用还将极大地简化各种行政审批程序，有助于克服东北老工业基地发展中面临的资源和营商环境约束。因此，智能化转型有助于破除制约东北老工业基地转型发展的技术、人力资本、资源禀赋、营商环境等壁垒。

三、制约东北老工业基地智能化转型发展的因素分析

东北老工业基地转型存在创新惰性、产业同构化、技术锁定和路径锁定等共性问题。而以互联网、基因工程和3D打印技术为主要技术成就的新一轮产业革命则正在带给产品生产者和企业竞争者革新性的变化。数字化、智能化平台使研究开发、市场研究、销售和分配环节迅速融合，并以最快的速度实现产品和服务质量、价格和利润分配的完善。由此导致工业生产正从以大批量、少品种的技术向小批量、多品种的制造方式转变，从强调传统产业分工向产业链全球布局转变，从传统、常规技术向广泛使用以数控、低耗和洁净生产为重点的先进制造技术转变。在此背景下，东北老工业基地由于历史遗留的体制机制障碍、市场机制失灵、缺少转型动力、人才供给不足、转型成本高等原因而难以实现智能转型发展。

（一）传统的制度性障碍制约着东北老工业基地智能化转型发展

东北老工业基地的智能化转型发展与其他欠发达地区相比，除要解决制约经济增长的共性问题外，还需要解决历史遗留的体制机制障碍和制度创新阻力问题。传统的东北地区各级地方政府偏好采用包括指令性计划在内的政府主导性的资源配置方式，尽管目前单纯依靠行政命令干预经济活动的方式已经大为减少，但是政府组织的招商引资项目计划仍然大量存在，经济活动带有较为明显的人治的色彩，存在地方政府对生产要素市场的行政干预，致使要素成交价格严重偏离正常的市场价格，进而导致市场交易的活力和交易效率被严重抑制。一方面，由于政府不能有效地掌握市场信息，不能提供及时有效的公共服务，进而导致政府行为同时存在 “越位”“缺位”“错位”的问题。〔11〕成本高、市场运行效率低下，管制方式过多，也导致东北地区地方政府财政状况持续不佳，不能在基础设施建设、社会保障和其他基本社会公共服务领域进行有效投资，整体经济的法治程度较低，进一步恶化了东北地区的经济环境。另一方面，政府主导型的经济发展模式偏向于进行供给侧管理和直接干预微观主体及市场的运作，市场在资源配置中的作用在东北地区不能得到充分地发挥，市场交易的活力和交易效率被严重抑制。东北老工业基地存在的大量国有企业，由于受惠于较多的政策倾斜和地方保护，缺乏外在的竞争压力，企业内部也难以形成有效的激励和竞争机制，导致这些国有企业普遍存在机制落后、体制僵化、活力不足、治理水平低下的问题，不仅缺乏核心竞争力和自主知识产权，而且缺乏创新的动力和意愿。同时市场缺乏活力，有效供给不足，经济主体市场观念落后 〔12〕也极大地抑制了民营经济的积极性和创新精神，难以培养具有竞争力的企业家精神。这种 “带着镣铐起舞”〔13〕的体制机制障碍如不扫除，绝对不利于产生能够刺激创新和产业结构优化升级的制度因素，东北老工业基地的智能化转型更无从谈起。

此外，东北地区历史遗留问题较多，制度创新的阻力也被认为远远大于其他地区。〔14〕随着中共中央一系列促进智能经济和人工智能技术发展的指导方针的出台，人工智能产业和智能经济发展的战略性地位逐步确立，各地方政府也纷纷出台了促进智能经济发展的地方政策。黑、吉、辽三省先后出台了促进本省智能技术发展的具体实施规划和实施意见，但是这些地方政策在方向和内容上多有雷同，而且几乎覆盖了人工智能技术发展的方方面面，特点不突出，彼此之间也缺乏相互协调，极易导致恶性竞争和粗放发展。如鼓励以资金支持等方式推动特定领域人工智能技术应用和研究政策的出台，就极易引发大量民间资本的盲目投资，并使其对政府支持产生依赖，进而可能导致重复投资、低效率投资等问题。因此，东北老工业基地在人工智能领域的投资需要域内各级政府结合自身的实际情况，做好顶层设计和制度引导，注重相互协调，进而实现对资源的有效配置。要选择既符合老工业基地转型升级需要，又具有现实性和可行性的智能化转型方案。破除制度创新的阻力，构建老工业基地智能经济发展的长效机制。

（二）市场机制的不健全制约东北老工业基地智能化转型发展

与京津冀和长江经济带地区政府相比，东北地区各级政府干预资源配置的现象较为明显。资源在市场上难以通过自由竞争或自由交换实现有效配置，导致供求机制、价格机制和竞争机制难以有效发挥作用。财政支出占国内生产总值的比重可以反映政府支配的经济资源和政府参与经济的程度。如图3所示，近年来东北地区财政支出占国内生产总值比重明显高于全国平均水平，与市场化程度较高的长江经济带差距最为显著。

图3 全国、东北地区、京津冀和长江经济带财政支出占GDP比重趋势图[1]数据根据2015—2019年《中国统计年鉴》相关数据整理而得。详见国家统计局：《中国统计年鉴》，http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/，2020年5月20日。

表1 规模以上工业企业中国有企业资产比重[1]数据根据2015—2019年《中国统计年鉴》《辽宁统计年鉴》《吉林统计年鉴》相关数据整理而得。因《黑龙江统计年鉴》中无规模以上工业企业指标统计，故未能列入对比分析中。 单位：%

东北老工业基地始终存在着 “一企独大、一业独大”的现象，国有企业和地方国企聚集了当地的大量资源，支撑着地区经济的增长和发展，如表1所示，辽宁省和吉林省两省的规模以上工业企业中，国有企业资产所占的比重均高于全国水平，近几年，吉林省该比重还呈持续上升趋势，近五年，除2015年之外，其他年份都是逐渐上升，2018年达到26.8%的水平。多数国有企业效率长期低下，产品技术更新改造缓慢。而当地的私营企业和创新型企业由于得不到足够的资源而难以发展，国有企业对私人企业和创新企业产生了明显的挤出效应，进而对智能产业的发展造成了阻碍。

东北老工业企业尚未建立完善的智能化治理模式。虽然智能产业处于高速发展期，已经出现了一些人工智能技术领先的企业，但是智能产业链所涉及的基础技术支撑、人工智能技术应用和人工智能产品制造三个层次并未形成有效地结合，人工智能产业链既不完善，也缺乏上下游的协同机制。由于东北老工业基地内部的工业企业在信息化、智能化领域发展程度参差不齐，一些大规模的工业企业，如钢铁汽车制造等，已经实现了生产自动化和信息化，具备了向智能制造、智慧工厂等人工智能技术深度参与的生产方式进行转移的条件，而大量中小企业的经营管理和运行机制仍然停留在较为初级的阶段。因此，人工智能产品在研发、生产、销售等多个领域受到了不同程度的制约，亟须政府迅速制定标准化的人工智能产品行业标准体系，加速向智能化转型。

（三）科技创新能力相对薄弱制约着东北老工业基地智能化转型发展

东北老工业基地整体科技创新能力相对薄弱，导致智能化转型乏力。一方面在于东北老工业基地在创建之初就依靠外来的技术输入，在其后的发展过程中，更是依靠市场换技术的方式获取技术升级。另一方面，技术上的相对落后导致产品不能实现实销对路，影响了企业的利润和资本积累，又进一步弱化了东北老工业基地的技术升级和改造，形成了恶性循环。而作为企业主体的国有企业，由于垄断力量较易获得相对低廉的资源及劳动力成本，即便是在技术水平相对落后、引进技术成本比较高的条件下，国有企业也比较容易获得利润空间，因此更加缺乏技术改造和创新升级的动力，不能成为有力推动老工业基地技术创新的生力军，并在一定程度上挤占了民营企业和新型科技型产业发展所需的资源和成长空间。

虽然自中国经济进入新常态以来，东北地区的技术创新对经济发展的促进作用已有所改善，但是由于东北老工业基地在技术创新方面的积累、研发投入、人才储备及高技术产品份额等相对不足，甚至有较大的缺口，技术的推动作用非常有限。同时，由于R&D投入不足和信息化发展滞后，企业自主创新能力和整体的信息化绩效都不高。沈阳市规模以上企业R&D经费支出占主营业务收入的比重仅为1.05%，低于全国1.06%的平均水平。如以有电子商务交易活动的企业比重来反映企业信息化水平，则辽宁为4.7%、吉林为4.3%、黑龙江为4.3%，与之相比，北京为19%、上海为10.8%、浙江为12.7%、广东为9.7%。[1]数据分别来源于沈阳市统计局：《沈阳统计年鉴 2018》，2019年8月13日，http://tjj.shenyang.gov.cn/html/SYTJJ/15620336218981/15620336218981/15620336218981/3621898119383611.html，2020年5月20日；国家统计局：《中国统计年鉴》2018，http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2018/html/CH0105.jpg，2020年5月20日。究其原因主要在于东北老工业基地的科技研发成果转化机制、激励机制、投融资体系的不完善。虽然东北地区并不缺乏重点高校、科研院所和各类研究机构，但在设计研发等环节比较薄弱，也缺乏独立自主的研发能力和专利技术的积累，投资也相对不足，研发成果难以转换成生产力并实现商用化。这严重制约着老工业基地各类研发机构研发能力的提高，也限制了区域内研究实体之间以及区域内研究实体与区域外同类型研究机构之间的产业合作、知识交流以及共享平台的建设，进而导致技术创新的资源难以整合，削弱了老工业基地的整体创新能力。

东北地区由于工业企业经营历史悠久，规模巨大，拥有较为丰富的工业大数据资源，但东北老工业经济的传统增长方式主要依靠诸如劳动、土地、资本等生产要素的投入，科技创新的作用相对较小，老工业基地内部也缺乏主动的意愿和能力来实现科技创新。受要素投入边际产出递减规律的制约，以及资源环境条件逐步恶化的限制，高消耗的增长方式已经不可能再持续，这就对我们的技术要素提出了严峻的挑战。

（四）劳动要素的供给结构难以适应东北老工业基地转型发展的根本需要

东北老工业基地高端人才供给不足，教育结构体系不完善，科研转化能力弱导致智能化转型缺乏动力源泉。传统观点认为，智能经济的发展需要科学和工程领域的高技术企业创造新的知识产品和提供高技能人员，但实际上，智能机和物联网的发展使智能经济的发展更依赖于知识的生产和传播，公共研究机构和教育机构在知识生产和传播子系统中占据核心地位，可以代替高技术产业成为智能经济发展的 “引擎”。要实现老工业基地的振兴，丰富而高素质的人才储备是必不可少的，但东北地区目前从事人工智能领域研究的人才，特别是相关技术领域的领军人物缺口很大，进一步加大了东北老工业基地转型发展的困难。根据 《中国人工智能发展报告2018》所提供的数据，截至2017年，从人才数量来看，辽宁省和黑龙江省勉强处于国内第三梯队，吉林省由于人才投入不超过5000人，甚至在第三梯队之外。目前东北老工业基地劳动要素的供给结构已经难以适应转型升级的根本需要，对于智能化转型所需要的高端人才更是缺之又缺。

造成东北地区人才短缺的主要原因是东北整体的经济、地理环境不理想。马克思认为复杂劳动是 “倍加”或 “自乘”的简单劳动。〔15〕如果说知识的价值是劳动价值的平方，那么智能的价值就是劳动价值的立方甚至多次方。根据克拉克边际生产力理论，智能的市场价格将远远高于其成本价格。计划经济时期知识和智能的培养成本是由国家或社会承担的，知识劳动的报酬不应过多地高于普通劳动者。但在社会主义市场经济体制下的智能经济时代，智能技术的养成成本大部分是由家庭或个人承担的，因此，知识的资本化是合乎逻辑的，是不可避免的。但目前东北地区资本、劳动、技术等要素的回报率都偏低，加之区位、气候等方面的影响，人才要素不能顺利进入东北老工业基地，同时，包括高级技工、研究开发人员等优秀人才纷纷从老工业基地流出。

此外，东北地区云集的科研院所和高等院校并没有形成高端人才的有效供给机制也是造成劳动力供给问题的重要原因之一。东北地区科研转换能力不强，且东北老工业基地各企业与高校及研究所之间的科研联系较少，资源整合力度低，更不能保证对高端人才的有效供给。因此，从基础教育入手，优化教育结构体系，完善人力资本激励机制，保证最活跃、最根本的人才队伍是进行东北老工业基地智能化转型的根本。

四、东北老工业基地智能化转型发展的动力机制

（一）构建智能经济制度创新机制，为老工业基地智能化转型发展奠定基础

相较于传统工业企业，智能产业和企业对一个地区的投资环境、社会公共服务等制度性的因素更为敏感，传统意义上的财税、土地等优惠条件，已经不再是一个地区对智能企业的首要吸引力。无论是宏观层面上的宏观调节、财政税收、货币金融、人力资源引进培育政策，还是微观层面的公司法人治理、投资激励措施，政府都必须根据市场条件的变化和产业发展的需求进行积极迅速而有效地调整。因此客观上要求政府必须不断调整优化其政策，改善政策执行实施手段，构建智能经济制度创新机制，在制度创新方面进行更多地努力。

首先，东北老工业基地各级政府应依托供给侧结构性改革的历史机遇，转变政府职能，为东北老工业基地智能化转型提供有效的制度供给。一方面，政府必须严格规范自己的行为，在日常工作中引入和运用人工智能技术，依法行政，提高政府决策和治理的效率及质量，降低政府政策的社会成本，不断推出更为有效的政策。达到为社会公众示范人工智能技术的优势、加速人工智能技术的推广、坚定人工智能技术投资者的信心、提高政府官员科学决策的能力、防止官员滥用职权、盲目决策等目的。另一方面，政府应减少对企业的干预，将政府职能集中在为企业发展提供政策支持，营造有效公平的政商环境上。通过提高政府的决策和行为效率，营造创新创业氛围，弘扬创新创业型文化，激发经济社会活力，进而降低企业制度性的交易成本。

其次，东北老工业基地各级政府应在旧有基础设施的基础上，继续完善人工智能、工业互联网、5G和物联网等新型基础设施建设，夯实智能化转型的基础。综合运用财政税收等金融政策，实施宏观调节，发挥政府政策导向性作用，吸引民间资本持续对人工智能领域进行投资。同时推进财税金融体制机制改革，减轻企业负担，提高市场效率，让企业和科研机构真正成为创新的主体，加速技术推广和科研成果转化，逐步引导人工智能技术进步和智能产业的发展。此外，政府还应逐步完善要素市场，减少甚至完全杜绝对生产要素和资源的直接配置，促进资源和要素按照市场规律进行配置，以高效运行的市场机制促进本地区的经济发展。

再次，政府也应采取积极有为的策略推广人工智能技术和智能产品。作为一种全新的基础性技术，人工智能技术至少在发展的初期，需要政府在推广、研发、保障等多个方面发挥作用。由于人工智能技术在研发、产品创新、生产制造等多个环节都需要较高的成本投入，客观上阻碍了人工智能技术和智能产品的进一步推广。政府应创建人工智能技术创新的平台，打造企业、消费者、高等院校和科研机构之间的高效交流平台；并保障长期持续的资金和政策支持，助力人才队伍的建设、智能产品的推广、智能技术的研发。

（二）完善智能经济市场运行机制，为老工业基地智能化转型发展释放活力

一个充分有效运行的市场，应该能够通过竞争和价格机制，反映用户的需求和资源的稀缺性，从而实现资源配置效率的最大化。政府应为市场运行提供基础性的制度设计和保障，但在具体商品生产、分配、交换、消费行为中，市场要起基础性的决定作用。只有如此，市场机制这只 “看不见的手”与政府干预这只 “看得见”的手才能有效地融合在一起，相互协调和配合，在避免引发市场失灵问题的同时，提高市场运行效率。因此，为了推动智能经济的发展和人工智能技术的进步，东北地区必须保证市场在资源配置上起决定性的作用，减少政府对资源配置地直接干预。

应在保证国有企业国有经济主导地位的前提下，积极推进混合所有制改革，探索适合东北老工业基地客观条件和市场需求的所有制模式，创造公平、公开、公正的市场环境，激发企业的创新能力和发展活力。在整个东北地区，逐步形成“蝴蝶与大象共舞”的市场氛围，形成大小结合、共同助力人工智能技术发展的市场环境。

此外，还需借助人工智能技术及时完善国有企业的智能化治理模式。一方面要通过盘活国有资产，提高国有企业技术装备的利用率和技术革新速度，进而发挥国有企业资本雄厚、技术基础坚实、抗风险能力高等优势，使其积极投身到人工智能技术的研发与应用上。另一方面，需利用人工智能技术，构建科学、合理的国有企业智能治理体系，以简化国有企业管理流程、提高经营效率、优化国有资本，实现对国有企业的综合智能化管理。

（三）健全智能经济科技创新机制，为老工业基地智能化转型发展培育创新平台

人工智能领域的技术创新，特别是企业通过拥有自主知识产权而实现的技术创新，是东北地区发展人工智能长效机制中不可或缺的一环。唯有实现有效的人工智能技术创新，才能摆脱 “引进—落后—再引进—再落后”的恶性循环，使老工业基地重新占据技术优势，获得永续竞争力，并获得市场的认可。

东北老工业基地最初便是凭借着钢铁、汽车等传统制造业跻身中国发展前列的，而工业4.0的时代下东北的优势仍然是传统的产业。打造智能产业新动能绝不能脱离原有产业另起炉灶，必须借助于东北老工业基地原有的优势。应以东北老工业基地传统产业为基础，让市场来决定技术创新的前进方向，政府可以在这个过程中扮演市场的培育者、保障者和监管者的角色，确保技术创新既符合社会利益的最大化，又符合现有的法律框架。具体而言，应以市场为导向，发挥东北老工业基地既有的重化工业、装备制造业、轻工业、农业等优势，加强人工智能技术的培育、升级及应用，努力利用人工智能技术，实现各个传统产业产业链从上到下、全方位地系统升级，从而打造以原有产业优势区域为核心的包括智能汽车产业、智能装备制造业等在内的东北老工业基地智能经济发展集群。以东北老工业基地的支柱产业——汽车行业为例。从汽车的设计、生产到销售，从客户的线上线下体验式设计与定制到汽车零件企业和销售商的生产和销售，从概念到问世的各个环节都要积极主动运用云计算、大数据、智能机床等新兴技术。应以打造高智能、个性化、便捷化的智能产品为目标，开发智能网联汽车，同时加快研发与之配套的智能运作体系等关键技术，进而实现智能汽车制造产业链的系统升级，将东北老工业基地打造成 “智能汽车谷”，带动老工业基地人工智能产业整体水平的升级，推动原有传统产业的智能化发展。

东北老工业基地的转型升级离不开长期积累的科技创新实力和人工智能技术的发展，因此必须充分有效利用域内的行业技术优势和智力资源，完善和加强科技成果转化为生产力的体制机制建设。应根据智能经济发展的需要，围绕不同需求，搭建适宜的科技创新平台，推动产业、学界、研发机构间的相互协调与合作，引导关键性技术、特色工艺的联合研究和攻关。一方面，应依据共享的理念，积极有效地促进沈阳、长春、哈尔滨、大连等城市众多的高等院校、科研机构开展人工智能技术的研发合作；并鼓励企业与科研机构在培养人工智能人才上采取校企合作、联合培养的方式，以加速高等院校、科研院所等各类科研机构走向市场化的过程，形成富有活力的区域技术创新体系；还应结合老工业基地升级改造的需求，积极争取建设国家级的创新改革试验园区，改革科研创新体制，将东北地区的人才优势、科研优势彻底转化为实际的经济增长动力。另一方面，除了企业自主研发之外，促进技术创新方面的国际国内合作也是有效推动东北老工业基地发展智能经济的手段和方式。目前全球人工智能领域高水平论文中，通过国际合作完成的占42.64%，我国的这一指标也高达53%。[1]数据来源参见清华大学中国科技政策研究中心：《中国人工智能发展报告2018》，2018年8月2日，http://www.sohu.com/a/244758046-673573，2020年5月10日。因此，老工业基地必须注重与国内外相关研究实体进行技术创新合作，建设科学仪器装备的共用网络，通过国际国内合作提高研发的协同能力以及科研成果转化为生产力的能力，将东北老工业基地新兴产业的发展与全球智能经济发展相融合，进而带动老工业基地实现产业结构的升级改造。

（四）打造智能经济人才培育机制，为老工业基地智能化转型发展打造人才资源池

作为高技术含量和高附加值的产业形态，智能经济的发展是以基础理论突破和前沿科技应用为前提条件的，而人工智能技术的基础是大量人才的投入，特别是高端人才的大量涌现。要保证为老工业基地的智能化转型提供有效的人力资源保障，需从基础教育入手，完善教育体系，培育智能经济人才机制。

首先，要从基础教育入手，提高全民人工智能意识和创新能力。随着我国社会主要矛盾的转变及人工智能技术的发展，人们对教育的需求变得多样化，基础教育不平衡不充分发展的矛盾开始凸显。华为创始人任正非说：“盲目的人口红利化是错误的，因为社会生产方式是走向人工智能。”[1]任正非：《任正非：盲目人口红利是错的，生产方式走向人工智能》，2019年1月18日，https：//tech.hexun.com/2019-01-18-195920360.html，2020年5月7日。“只有把基础教育提到国家的最高纲领，才能迎接未来的革命。”[2]任正非：《任正非谈教育：把基础教育提到国家的最高纲领，用最优秀的人培养更优秀的人》，2019年1月19日，https：//www.sohu.com/a/290073966-507543，2020年5月7日。东北老工业基地的振兴必须从基础教育入手，提高对基础教育的重视度，培养孩子们的人工智能意识及创新能力，提高东北地区的全民素质。应加大基础教育投资力度，扩大基础教育师资队伍，更新基础教育的师资力量，培育一批具有新思想、创造力和想象力的新型教师人才。东北老工业基地只有变成人才强地，在未来的智能经济市场上才具备强大的竞争力。

其次，要在完善教育体系的基础上，构建教育对智能经济发展变化的自动调节机制。作为一种生产要素，人才所体现的是与资本、劳动、土地等类似的人力资源，因此培养适应社会发展需要的应用型人才是教育的基本目标。但目前东北各级各类学校很难自主地根据劳动力市场供求状况对培养目标、规模和发展速度等进行合理调整，教育体系不能适应社会发展变化的需要，亟须完善。一方面，人工智能的发展需要与之匹配的高端劳动力，东北老工业基地应充分利用自身的高校资源优势以及国家的相关人才培养计划，加大在此领域的教育投入，提高高端人才的培养力度。另一方面，还要注重对中低端劳动力的社会培养，为适应智能化转型的需要，需加强对劳动力的社会培训，及时对劳动力进行升级，让低技能劳动者在人工智能时代下找到自己的位置。

最后，智能经济时代智能技术的资本化不可避免，必须构建技术创新人才的人力资本激励机制，以形成对高端人才的绝对吸引力，保证技术创新的主力军。要将东北地区的人才优势、科研优势彻底转化为实际的经济增长动力，必须鼓励企业尤其是国有企业采取以工资和奖金为主的短期报酬激励与以股权、股份、退休金等长期报酬激励相结合的形式参与企业的利润分配。对于民营企业来说，可以重点考虑采用技术和产权结合的形式，使技术资本投入得到相应的回报，进而推动企业人工智能科研技术的进步。